JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 7 | No. 2 | September 2020 | 78-82

## IMPLEMENTASI METODE WEIGHT PRODUCT DALAM PENENTUAN KLASIFIKASI KELAS TUNAGRAHITA
Ayu Mira Yunita 1 , Ervi Nurafliyan Susanti 2 , Robby Rizki 3
1,2,3 Jurusan Sistem Informasi Fakultas Teknologi dan Informa tika Universitas Mathla’ul Anwar Jln. Raya Labuan KM.23 – Cikaliung Saketi Pandeglang
1 ayumira@unmabanten.ac.id
Abstrak - Tidak  ada  seorang  anak  yang  ingin  di  lahirkan  dengan  berkebutuhan  khusus,  dan  tidak  ada  orang  tua  yang menghendaki  anak  nya  lahir  dengan  berkebutuhan  khusus  dan  tidak  ada  satu  orang  tua  pun  yang  mampu  menolak  anak berkebutuhan  khusus..  Di  Sekolah  berkebutuhan  khusus  Al-Karim  Cikedal mempunyai  kerbatasan ahli  psikologi  dan  sumber daya  dalam  menangani  orang  tua  yang  ingin  berkonsultasi  mengenani  gangguan  perkembangan  anak  pada  saat  pendaftaran sekolah  dan  bagaimana  pihak  sekolah  memberikan  keputusan  mengenai  penenpatan  kelas  pada  anak. Tujuan  Penelitian  ini adalah  membantu pihak sekolah dalam penentuan klasifikasi kelas Tunagrahita agar siswa betul-betul  masuk pada kelas  yang sesuai  dengan  kebutuhannya. Metode dalam penelitian  ini    menggunakan  metode  Weight  Product  berdasarkan  empat  kriteria yaitu  kemampuan  kognitif,  bahasa,  motorik  dan  social.  Hasil  dari  penelitian  ini  adalah  sebuah  aplikasi  sistem  pendukung keputusan yang dapat membantu pihak sekolah dalam penentuan klasifikasi kelas bagi siswa Tunagrahita.
Kata Kunci - SPK, Tunagrahita, SKH, Penentuan, Weight Product.

## I. P ENDAHULUAN
Anak  Berkebutuhan  Khusus  (ABK) merupakan  anak  yang terkena  disfungsi  otak. Disfungsi  otak  merupakan  istilah umum  yang  digunakan  untuk  menyatakan  akibat  dari  adanya cedera  atau  kerusakan,  kelaianan  perkembangan  gangguan keseimbangan  biokomiawi  atau  gangguan  aktifitas  listik dalam  otak[1]. Anak  berkebutuhan  khusus adalah  yang mengalami  hambatan  fisik  dan  mental  sehingga  menggangu pertumbuhan  dan  perkembangannya  secara  wajar  yang memerlukan  penanganan  secara  khusus.  Anak  yang  termasuk dalam  kategori  berkebutuhan  khusus  salah  satunya  adalah tunagrahita (Retadarsi  mental) [2]. Anak  kelainan tunagrahita sangat  berarti  untuk  memperoleh  kesempatan  yang  sama dengan yang diberikan kepada anak normal lainnya dalam hal pendidikan  dan  pengajaran. Memberikan  kesempatan  yang sama kepada anak berkelainan untuk memperoleh pendidikan dan  pengajaran,  berarti  memperkecil  kesenjangan  angka partisipasi  pendidikan  anak  normal  dengan  anak  berkelainan. Retardasi  mental  (Tuna Grahita)  merupakan  suatu  keadaan perkembangan  mental  yang  terhenti  atau  tidak  lengkap  yang ditandai  oleh  adanya  cacat  keterampilan  selama  masa perkembangan,  sehingga  berpengaruh  pada  semua  tingkat intelegensi  yaitu  kemampuan  kognitif,  bahasa,  motorik  dan sosial.  Tuna Grahita  terbagi  menjadi  3  kelas  yaitu  retardasi
mental  ringan,  retardasi  mental  sedang  dan  retardasi  mental berat.  Mengetahui  klasifikasi  seorang  anak  tunagrahita tentunya  bukan  hal  yang  mudah  karena  harus  mempelajari tingkah laku pada anak, demikian pula yang dialami oleh SKH AL-Karim  Cikedal.  Semua  guru  harus  melakukan  obsevasi agar  bisa  menentukan  hasil  klasifikasi,  sehingga  yang dibutuhkan oleh pihak sekolah adalah seorang psikolog. Studi kasus  yang  saya  ambil  di  SKH  AL-Karim  Cikedal  ini  masih kekurangan  sumber  tenaga  psikolog. Sistem      Pendukung Keputusan      merupakan  sistem    informasi    interaktif    yang menyediakan  informasi,        permodelan,        dan pemanipulasian  data.    Sistem      ini      digunakan    untuk membantu  pengambilan keputusan      dalam      situasi      yang semiterstruktur dan situasi yang tidak terstruktur,  dimana  tak seorang    pun    tahu    secara  pasti    bagaimana    keputusan seharusnya    buat[3]. Implementasi  sistem  pendukung keputusan  untuk  aplikasi  klasifikasi  tunagrahita  ini  dilatar belakangi dengan keterbatasan ahli psikologi dan sumber daya SKH  AL-Karim  Cikedal  mempunyai  masalah  yaitu  dalam menangani orang tua siswa yang ingin berkonsultasi mengenai gangguan  perkembangan  anak  pada  saat  pendaftaran  sekolah dan  bagaimana  pihak  sekolah  memberikan  keputusan mengenai  penempatan  kelas  pada  anak.  Apakah  masuk  ke dalam  kelas  retardasi  mental  ringan,  retardasi  mental  sedang atau  retardasi  mental  berat,  namun  karena  keterbatasan  ini
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 7 | No. 2 | September 2020 | 78-82
sementara  pihak  sekolah  tidak  dapat  melayani  konsultasi orang tua mengenai gangguan perkembangan pada anaknya.Setiap  penderita  kelainan  tunagrahita  membutuhkan informasi  mengenai  gejala  dan  jenis kelainan  tunagrahita. Penulisan  pada sistem  pendukung  keputusan  dengan menggunakan metode Weight Product (WP). WP  merupakan salah  satu  metode  multi  cretia  decision  making  (MCDM). MCDM  merupakan  tehnik  pengambilan  keputusan  dari beberapa  pilihan  alternative  yang  ada [4] . untuk  kelainan tunagrahhita  ini  dimulai  dari  pengumpulan  data,  klasifikasi kelainan dan terakhir penentuan kelas dari kelainan itu sendiri. Gangguan  kelainan  ini  pada  anak  Tunagrahita  seringkali merepotkan para orang tua dikarnakan kurangnya pengetahuan  tentang  kelainan  tersebut,  oleh  karena  itu diperlukan  suatu  sistem  yang  dapat  digunakan  untuk semua guru  agar  dapat  menginputkan data  siswa  yang  berkelainan Tuna Grahita  dan  menyimpannya  untuk jangka  waktu  yang panjang.  Sistem    pada  tunagrahita ini dapat  diketahui  dari jenis  kelainan yang  ada  dan  dapat  mencegah  timbulnya kelainan  ganda. Data-data  berupa  jenis  kelainan  tersebut nantinya  akan  digunakan  untuk  menjawab  pertanyaan  yang menyangkut penentuan  jenis  gangguan  tunagrahita,  sehingga sistem pendukung keputusan ini dapat memberikan kemudahan  dalam  membantu  semua  guru  untuk  menentukan kelainan Tuna Grahita.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN
A. Model Pengembangan system Informasi Model  Pengembangan  system informasi  pada  penelitian ini  menggunkan  metode waterfall atau  biasa  di  sebut dengan  metode air terjun, dimana  hal ini  menggambarkan pendekatan  yang  sistematis  dan  juga  berurutan  pada pengembangan perangkat lunak, dimulai dengan spesifikasi  kebutuhan  pengguna  lalu  berlanjut  melalui tahapan – tahapan  perencanaan,  permodelan,  konstruksi, serta  penyerahan  system  ke  pelanggan  /pengguna  yang diakhiri  dengan  dukungan  perangkat  lunak  lengkap  yang dihasilkan.  Tahapan  metode waterfall dapat  dilihat  pada gambar di bawah ini. [5]
Gambar. 1 Tahapan metode waterfall
B. Metode Pengumpulan data Metode  pengumpulan  data  merupakan langkah yang paling strategis dalam penulisan, karena tujuan utama dari penulisan adalah mendapatkan data.
1. Metode Wawancara (Interview)
Salah  satu  teknik  pengumpulan  data  yang  penulis lakukan  yaitu  dengan  cara  tanya  jawab  secara  langsung kepada koordinator psikologi  Tuna  Grahita  di  SKH  Al- Karim  Cikedal  selaku  psikologi  dengan  kajian  yang  sudah disusun  sehingga  memperoleh  data  yang  relevan  untuk menunjang  penulisan  yang  berkaitan  dengan  topik  yang diambil,  yakni  tentang  Sistem  Pendukung  Keputusan penentuan Klasifikasi Tuna Grahita dengan Metode.
2. Metode observasi (pengamatan langsung) Salah  satu  teknik  yang  penulis  gunakan  pula  yakni  dengan melihat  secara  langsung  bagaimana  proses  pembagian pembelajaran  anak  tunagrahita  yang  sedang  berlangsung  di SKH Al-Karim Cikedal.
3. Metode kepustakaan
Teknik yang terakhir yakni dengan cara mempelajari, meneliti,serta  menelaah  berbagai  literatur  dari  beragam sumber  mulai  dari  buku-buku,  jurnal  ilmiah,  situs  internet, dan  media-media  lainnya  yang  berkaitan  dengan  penulisan yang dilakukan.

## C. Analisa system yang berjalan
Sistem  ini  menjelaskan  mengenai  analisis  system  yang sedang berjalan, yaitu tentang kegiatan atau arus dokumen penentuan klasifikasi tuna grahita.
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 7 | No. 2 | September 2020 | 78-82
Gambar. 2 Analisis system yang berjalan.

## D. Metode Weight Product
Salah satu metode untuk menyelesaikan sistem pendukung keputuan  adalah  weight  product,  dimana  metode  ini berkerja  berdasarkan  besarnya  nilai  referensi  yang dihitung berdasarkan nilai variable. Yang digunakan  yang dipangkatkan  dengan  bobotnya.  Semakin  besar  nilai presentasi  suatu  alternatif  solusi  maka  alternatif  solusi  itu semakin disukai.  Besarnya  nilai  preferensi  dihitung dengan formula  sebagai berikut [6]:
Keterangan:
…………1
S  :  Menyatakan  preferensi  alternatif  yang dianalogikan sebagai vector S X : Menyatakan nilai Kriteria W : Menyatakan bobot kriteria i   : Menyatakan alternatif j   : Menyatakan kriteria n  : Menyatakan banyaknya kriteria
Hasil perkalian tersebut dijumlahkan untuk menghasilkan nilai vektor V untuk setiap alternatif. Nilai vektor V dapat dihitung dengan rumus:
Keterangan: ………..2 V  :  Menyatakan  preferensi  alternatif  yang  dianalogikan sebagai vectorV x   : Menyatakan nilai Kriteria w  : Menyatakan bobot kriteria i   : Menyatakan alternatif j : Menyatakan kriteria n  : Menyatakan banyaknya kriteria

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil dari penelitian yang  dilakukan  akan  di  jelaskan sebagai berikut :

## A. Analisis Perhitungan weight Product
1. Penentuan Nilai Bobot W (Kriteria)
Dalam  penentuan  klasifikasi  kelas  tuna  grahita, terdapat  beberapa  kriteria  yang  bisa  menjadi  acuan  sebagai bahan  pertimbangan  pengklasifikasian, di  sampel  penelitian terdapat:  terdapat  tiga  puluh  siswa  yang  masing-masing mempunyai  kelainan  yang  berbeda,  untuk  mendapatkan hasilnya,  terlebih  dahulu  dilakukan  perbaikan  bobot, perbaikan bobot menggunakan rumus Wj. Maka dihitung sebagai berikut:
1. Kriteria yang digunakan sebagai acuan adalah:
Tabel .1 Kriteria Penilaian
Kriteria penilaian Bobot Kognitif 1 Bahasa 2 Motorik 3 Sosial 4
2. Pengambilan  keputusan  memberikan  bobot  referensi sebagai berikut: W=(3+4+5+3) jumlah = 15
3. Sebelumnya dilakukan perbaikan bobot terlebih dahulu maka  pangkat  diperoleh  dari  julah  w  dibagi  masing- masing  nilai  dari  kriteria  yang  sudah  ditentukan  dan hasilnya adalah:
W 1 =
……..3 W 2 …….4 W 3 3 ……….5 W 4 …………… 6 ∑ w = 0,2+0,27+0,3+0,2=1
Tabel .2 Nilai Kriteria Nama_Kriteria Bobot Perbaikan Bobot Kognitif 3 0,2 Bahasa 4 0,27 Motorik 5 0,33 Sosial 3 0,2
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 7 | No. 2 | September 2020 | 78-82
2. Pemberian Bobot Alternatif
Dibawah ini penulis paparkan pemberian bobot kesetiap anak yang memiliki kelainan Tuna grahita untuk masing-masing kriteria:
Tabel 3 Pemberian Bobot Alternatif
No Nama siswa Kg Bh Mt Ss 1 Sifa Nurpadilah 60 60 60 70 2 Siti Julaeha 80 70 70 70 3 Adeng Suryana 30 40 60 60 4 Aulia Syifa 70 70 70 60
5 Samsul Hidayat 60 70 70 60 6 Dian Irawan 40 30 40 50 Keterangan: Kg :Kognitif Bh :Bahasa Mt :Motorik Ss :Sosial

## 3. Menghitung Nilai Vektor Si
Kemudian langkah selanjutnya adalah menghitung vector S, dimana data akan dikalikan, tetapi sebelumnya dilakukan pemangkatan dengan bobot dari:
Sifa Nurfadilah =
(60 0,2 )(60 0,27 )(60 0,3 )(70 0,2 )
= 2,26793 x 3,02065 x 3,41543 x 2,33894 = 61,879
Siti Julaeha
= (80 0,2 )(70 0,27 )(70 0,3 )(70 0,2 )
=2,40225x3,14903 x 3,57709 x 2,33894 = 71,895
Adeng Suryana
= (30 0,2 )(40 0,27 )(60 0,3 )(60 0,2 )
= 1,97435 x 2,70742 x 3,41543 x 2,26793 = 46,817 Aulia Syifa = ( ) )( )( ) =2,33894 x 3,14903 x3,57709  x 1,97435 = 64,875 Samsul Hidayat =( )( )( ( )
= 2,26793 x 3,14903 x 3,57709 x 2,26793 = 65,814 Dian Irawan =( )( )( )( ) = 2,09128 x 2,50509 x 3,02425  x 2,18672 = 38,7
4. Menghitung nilai bobot preferensi pada setiap alternatif (Nilai Vaktor Vi)
Setelah nilai vektor S didapat, maka selanjutnya adalah menjumlahkan seluruh vektor S untuk menghitung vektor  V, perhitungannya sebagai berikut:
Vi = 61,879 + 71,895+46,817 +67,875 + 65,814 + 38,7 Vi = 352,98
Sifa Nurpadilah = Siti Julaeha 0,20368 Adeng Suryana = 0,13263
Aulia Syifa = 0,19229 Samsul Hidayat = = 0,18645 Dian Irwan = = 0,10964 5. Melakukan laporan
JSiI | Jurnal Sistem Informasi | Vol. 7 | No. 2 | September 2020 | 78-82
Tabel 4 laporan hasil No Nama Alternatif Nilai Bobot Preferensi (Vi) Keterangan 1 Sifa Nurpadilah Klasifikasi Kelas Sedang 2 Siti Julaeha 0,20368 Klasifikasi Kelas Ringan 3 Adeng Suryana 0,13263 Klasifikasi Kelas Berat 4 Aulia Syifa 0,19229 Lasifikasi Kelas Ringan 5 Samsul Hidayat 0,18645 Klasifikasi Kelas Ringan 6 Dian Irawan 0,10964 Klasifikasi Kelas Berat
Keterangan: Dari 0,18-1,00 = Tuna Grahita Ringan Dari 0,15-0,17 = Tuna Grahita Sedang Dari 0,11- 0,13 = Tuna Grahita Berat

## IV. K ESIMPULAN
Telah  dilakukan  penelitian  menggunakan  metode  weight product  dapat  digunakan  untuk  membantu  pihak  sekolah dalam  menentukan  klasifikasi  kelas  untuk  siswa  berdasarkan kriteria yang telah di tentukan.

## R EFERENSI
[1] D.  Susandi  and  H.  L.  Anita, (2019 ) “Keputusan Pemilihan  Supp lier  Menggunakan  Metode  Simple,”  vol. 6, no. 2, pp. 79 – 85,.
[2] D.  Winarso,  F.  Nurita,  and  S.  Syahril, (2018). “Penerapan Metode Weigth Product Untuk Rekomendasi Penempatan  Praktek  Kerja  Industri  (Study  Kasus:  SMK Muhammadiyah  01  Pekanbaru),” J.  RESTI  (Rekayasa
Sist. dan Teknol. Informasi), vol. 2, no. 2, pp. 566 – 571, , doi: 10.29207/resti.v2i2.467.
[3] H.  Rhomadhona,  “Rancang  Bangun  Sistem  Pakar Diagnosa  Karakteristik  Anak  Berkebutuhan  Khusus Menggunakan  Metode  Forward  Chaining,” J.  Sains  dan Inform., vol. 3, no. 1, p. 18, 2017, doi: 10.34128/jsi.v3i1.66.
[4] H.  Supriyono, (2015). “Pemilihan  Rumah  Tinggal Menggunakan  Metode  Weighted  Product,” Khazanah Inform. J. Ilmu Komput. dan Inform., vol. 1, no. 1, p. 23, doi: 10.23917/khif.v1i1.1178.
[5] P.  Arsi  and  Y.  Novita, (2018). “Sistem  Pendukung Keputusan Penilaian Perkembangan Anak Berkebutuhan Khusus  Tuna  Grahita  Menggunakan  Metode  Weighted Product,” J. ICT  Inf. Commun. Technol., vol. 17, no. 2, pp. 48 – 52, , doi: 10.36054/jict-ikmi.v17i2.34.
[6] Y.  Perwira, (2019). “Penentuan  Peringkat  Pelanggan Terbaik Dengan Metode Weighted Product ( Studi Kasus Pt . Asia Raya Foundry ),” vol. 3, no. 1, pp. 138 – 147.